神经网络的参数初始化和批量归一化
1 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，在使用梯度下降法进行网络参数优化时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率（梯度消失和梯度爆炸问题）和泛化能力（局部最优解问题）。参数初始化的方式通常有以下三种： 预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解 ...
原文：神经网络--参数初始化
. 参数初始化的目的是什么 为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为 。而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关。那么参数初始化应该满足以下两个条件： 初始化必要条件一：各层激活值不会出现饱和现象 初始化必要条件二：各层激活值不为 。 . 把参数都初始化为 会是比较好的初始化 这样做其实会带来一个问题，经过正向传播和反向传播后， ...
2018-10-17 20:39 1 1610 推荐指数：
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